O papel dos modelos de investigação profunda nos avanços da IA

A investigação sempre foi uma corrida contra o tempo. Agora, com a inteligência artificial (IA), esta corrida está a tornar-se mais rápida do que nunca. A IA já não se trata apenas de automatizar tarefas. Está a mudar a forma como recolhemos, analisamos e interpretamos a informação. Desde a triagem de conjuntos de dados maciços até à descoberta de conhecimentos em segundos, as ferramentas de investigação de IA estão a redefinir a velocidade e a profundidade da descoberta de informações.

Uma parte fundamental desta mudança é a ascensão dos modelos de Investigação Profunda, que rapidamente se tornaram uma tendência importante. As empresas do sector da IA estão a lançar as suas próprias versões, assinalando uma mudança fundamental na forma como a IA processa e fornece informações. 

Ao contrário das ferramentas de IA tradicionais, que oferecem respostas de nível superficial, estes modelos avançados vão mais fundo, tentando fornecer informações altamente contextualizadas e exactas. As principais empresas de tecnologia, como a OpenAI, a Google e a Perplexity, estão a impulsionar este movimento, melhorando continuamente as capacidades de investigação da IA.

Este progresso é evidente em testes de referência como o Humanity's Last Exam, que avalia um modelo de IA no raciocínio complexo e na resolução de problemas. O modelo Deep Research da OpenAI registou uma melhoria impressionante em relação às versões anteriores. Este salto no desempenho significa que o modelo pode responder a questões de investigação difíceis com precisão e exatidão.

Neste artigo, vamos explorar as caraterísticas únicas dos modelos de Investigação Profunda da OpenAI, Google e Perplexity. Veremos como estes modelos estão a melhorar os métodos de investigação, a aumentar a produtividade e a moldar o futuro dos assistentes com tecnologia de IA.

Uma visão geral dos modelos de investigação profunda

Comecemos por analisar mais detalhadamente a forma como os diferentes modelos de Investigação Profunda estão a impulsionar a inovação na investigação com conhecimentos avançados.

Modelo de investigação profunda da OpenAI

Em 2 de fevereiro de 2025, a OpenAI apresentou o Deep Research, um modelo avançado de agente de IA projetado para pesquisas aprofundadas e em várias etapas. Habilitado por uma variante do próximo modelo OpenAI o3, ele pode digitalizar centenas de fontes, incluindo texto, imagens e PDFs. Em seguida, utiliza estes dados para gerar relatórios detalhados e citados em apenas 5 a 30 minutos, o que é muito mais rápido do que a investigação manual.

Ao contrário dos chatbots de IA básicos, o Deep Research foi criado para profissionais de setores como finanças, ciência e engenharia que precisam de ferramentas com precisão e profundidade, não apenas respostas rápidas. O Deep Research até pede esclarecimentos aos utilizadores durante o processo para refinar os seus resultados. 

A OpenAI continua a melhorá-lo e, recentemente, adicionou imagens incorporadas com citações e um melhor tratamento de ficheiros. De um modo geral, quer se trate de analisar mercados ou de analisar estudos técnicos, a Deep Research pretende fornecer informações estruturadas e fiáveis.

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Modelo de investigação profunda Gemini da Google

O Gemini Deep Research da Google, que foi lançado a 11 de dezembro de 2024, é um assistente de IA concebido para simplificar as complexidades das tarefas relacionadas com a investigação profunda. Automatiza todo o processo, realizando pesquisas na Web, analisando dados e gerando relatórios estruturados. Também fornece ligações diretas às fontes, tudo em cerca de cinco minutos.

O que torna o Gemini único é a sua abordagem dinâmica e iterativa. Em vez de obter apenas resultados estáticos, refina as suas consultas à medida que vai descobrindo novas informações. Começa por procurar informações gerais, mas muda o seu foco à medida que recolhe mais pormenores. Este processo repete-se até criar um resumo claro e bem estruturado para ser exportado como um documento bem formatado.

O Gemini também pode ajudar os utilizadores a descobrir recursos valiosos, mas muitas vezes esquecidos, que as pesquisas normais poderiam não encontrar. Se precisar de mais pormenores sobre um determinado tópico, basta fazer uma pergunta de seguimento e o Gemini pode aperfeiçoar o relatório em tempo real. 

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Modelo de investigação profunda da Perplexity

Lançado em 14 de fevereiro de 2025, o modo de pesquisa profunda do Perplexity leva a resposta a perguntas para o próximo nível. Realiza várias pesquisas, analisa centenas de fontes e aplica raciocínio avançado para fornecer informações de nível especializado, tudo em apenas alguns minutos.

Esta ferramenta poupa tempo ao tratar de tópicos complexos que, de outra forma, exigiriam horas de pesquisa manual. A sua abordagem é inteligente e adaptável: pesquisa na Web, lê documentos e aperfeiçoa a sua estratégia à medida que recolhe mais informações. O resultado pode ser um relatório claro e detalhado que pode ser exportado como PDF ou documento ou partilhado como uma Página de perplexidade.

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O que distingue cada modelo de IA da Deep Research?

O que verdadeiramente distingue estes modelos é a sua abordagem de investigação inteligente. Cada um utiliza técnicas avançadas para fornecer respostas de alta qualidade de forma eficiente. 

Eis um breve resumo do seu funcionamento:

• Modelo de investigação profunda da OpenAI: Foi treinado de ponta a ponta com aprendizagem por reforço em tarefas desafiantes de navegação e raciocínio, permitindo-lhe planear trajectórias de pesquisa em várias etapas para localizar e verificar dados. Adapta-se em tempo real, recuando e ajustando a sua estratégia com base em informações recém-descobertas.

• O modelo Gemini Deep Research da Google: Cria um plano de investigação em várias etapas e navega e aperfeiçoa iterativamente as suas pesquisas na Web para recolher, verificar e sintetizar dados relevantes. Ajusta continuamente a sua abordagem com base em novas informações.

• O modelo de investigação profunda da Perplexity: Gera e aperfeiçoa iterativamente um plano de investigação, pesquisando, lendo e raciocinando sobre centenas de fontes para construir um conhecimento profundo de um tópico. 

Apesar de estes modelos terem processos diferentes, partilham muitas caraterísticas. Todos eles podem analisar dados, identificar padrões-chave e gerar relatórios estruturados, apresentando informações num formato claro e legível. Da mesma forma, podem utilizar recursos visuais, como quadros e gráficos, para facilitar a interpretação das informações. Além disso, suportam uma gestão de citações integrada que garante a transparência. 

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O impacto dos modelos de investigação aprofundada 

Os modelos de pesquisa profunda têm o potencial de redefinir a forma como trabalhamos, lidando com tarefas de pesquisa complexas com velocidade e precisão. Eles podem analisar grandes quantidades de informações em minutos, fornecendo insights estruturados que economizam tempo em todos os setores. 

Ao identificar padrões ocultos e gerar observações precisas, estes modelos podem ajudar as organizações a otimizar as operações, antecipar tendências e tomar decisões mais inteligentes. Para além das grandes empresas, tornam a investigação de nível especializado acessível a estudantes, pequenas empresas e indivíduos, permitindo escolhas informadas sem conhecimentos especializados. 

Aplicações do mundo real em todos os sectores

Eis algumas aplicações do mundo real dos modelos da Investigação Profunda:

• Análise financeira e de investimento: Podem ser utilizados para criar uma análise aprofundada dos dados de mercado, relatórios financeiros e tendências noticiosas para ajudar os investidores e analistas a identificar oportunidades e riscos lucrativos.

• Aceleração da investigação científica: Os investigadores em domínios como a medicina podem utilizar estes modelos para estudar dados e explorar novas descobertas. Por exemplo, podem analisar milhares de artigos de investigação para identificar potenciais tratamentos.
• Informações sobre o desenvolvimento de produtos: Estes modelos podem ajudar a analisar o feedback dos clientes, as tendências do mercado e os dados da concorrência para informar a inovação de produtos e o planeamento estratégico.

• Apoio a decisões políticas: Os governos e as organizações de investigação podem utilizar estes modelos para analisar questões globais e ajudar a criar políticas e regulamentos com maior impacto. 

• Pesquisa jurídica automatizada: Estes modelos podem analisar rapidamente vastas bases de dados de jurisprudência, estatutos e pareceres jurídicos para identificar precedentes e conhecimentos relevantes. 

Comparação dos modelos de investigação profunda

Cada um dos modelos da Deep Research tem os seus próprios pontos fortes e limitações. Por exemplo, o modelo Deep Research da OpenAI consegue uma precisão de 26,6% no benchmark Humanity's Last Exam, embora esteja limitado a utilizadores Pro.

Entretanto, o modelo Deep Research da Perplexity oferece uma interface fácil de utilizar com consultas diárias gratuitas, atingindo uma precisão de 21,1%. Ao mesmo tempo, o modelo Deep Research da Gemini é um assistente de IA mais rápido, mas atinge uma precisão inferior de 6,2% e requer uma subscrição paga do Gemini Advanced.

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Prós e contras da utilização de modelos de investigação profunda

Agora que já vimos como estes modelos podem gerar informações em todos os sectores, vamos analisar rapidamente as suas vantagens:

• Escalabilidade: Estes modelos podem adaptar-se a várias necessidades de investigação, desde a recuperação rápida de informação até à análise aprofundada. Podem ser utilizados tanto em consultas de pequena escala como em projectos de grande escala em vários sectores. 

• Redução de custos: A automatização de processos de investigação complexos reduz a necessidade de trabalho manual, reduzindo significativamente os custos de mão de obra. As organizações podem redirecionar estas poupanças para a inovação, melhorando a produtividade geral.

• Antecipação de tendências: Estes modelos podem analisar grandes quantidades de dados para identificar tendências emergentes antes de estas se tornarem comuns. Ao detetar padrões e mudanças antecipadamente, ajudam os utilizadores a tomar decisões informadas.

Embora estes modelos ofereçam muitas vantagens, também têm alguns desafios a ter em conta:

• Sobrecarga de contexto: Estes modelos podem, por vezes, analisar em excesso, fixando-se em pequenos pormenores e produzindo relatórios extensos. Os utilizadores podem ter de refinar os resultados para extrair as informações mais relevantes.

• Dilemas éticos: Os modelos de IA da Deep Research podem obter informações de conteúdos protegidos por direitos de autor. Isto pode levar a potenciais problemas legais. As empresas podem analisar cuidadosamente os resultados para garantir a conformidade.

• Dependência de competências: Obter os melhores resultados requer literacia em IA. Pedidos pouco claros levam a respostas vagas. Os utilizadores que não têm experiência na elaboração de consultas precisas podem ter dificuldade em maximizar o potencial do modelo.

Principais conclusões

Os modelos de investigação profunda ainda estão na sua fase inicial. Embora ofereçam acesso rápido a respostas bem pesquisadas, estas respostas nem sempre são fiáveis. Por vezes, estes modelos podem interpretar mal os dados, misturar fontes credíveis com rumores ou não realçar as incertezas. No entanto, com os avanços contínuos, têm potencial para se tornarem ferramentas de investigação fiáveis.

Para respostas rápidas, modelos mais simples como o GPT-4o funcionam bem e podem ser mais económicos. No entanto, à medida que a IA continua a melhorar, podemos esperar que estes modelos de Investigação Profunda evoluam e ofereçam informações diárias ainda mais precisas. 

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